Как тьюторы в ТГУ помогают студентам найти себя

17.07.2019

Заместитель проректора ТГУ по образовательной деятельности и директор научно-образовательного центра «Институт инноваций в образовании» Елена Суханова отметила, что основными результатами проекта в этом году стали разработка и апробация инструментов массовой диагностики для выявления студентов с высоким образовательным потенциалом. Методика основана на диагностике профессиональных типов личности студентов и анализе «цифрового следа» через социальную сеть ВКонтакте. Ее авторы — заведующий лабораторией компьютерных средств обучения ИДО Артём Фещенко и доцент факультета психологии Валерия Мацута.

За год такую диагностику прошли более 2000 студентов первого курса. Для каждого из них выявлен характерный профессиональный тип личности, знание которого поможет студенту определиться с выбором будущей профессии. Студенты с высоким образовательным потенциалом были выявлены также на основе прогнозирования признаков одаренности (мотивация, интеллект, креативность) по «цифровому следу». Так, к категории высокопотенциальных по одному или нескольким признакам были отнесены 266 человек. Наибольшая их концентрация — на радиофизическом и геолого-географическом факультетах, в институтах прикладной математики и компьютерных наук, юридическом, экономики и менеджмента, искусств и культуры.

— Наша помощь студентам преимущественно состоит в навигации в среде университета. Мы помогаем им найти ресурсы для реализации индивидуального образовательного запроса и личностного потенциала, — рассказал координатор Тьюторской службы ТГУ Вадим Пак. — Например, после встречи с тьютором студентка Биологического института осмелилась отправиться на годовую стажировку в Америку. Студентка ИЭМ узнала контакты людей, которые помогли ей создать Case Club ТГУ. Ещё один студент БИ после обращения в Тьюторскую службу нашёл научного руководителя и лабораторию, в которой он сможет реализовать свои исследовательские интересы. Есть студенты, которые обращаются с проблемой самоопределения и поиска себя. В таких случаях мы стараемся рефлексировать уже имеющийся у них опыт и планировать пробные действия, чтобы выявить интерес и потенциал студента.

Cреди достижений ТГУ в этом году — победа в конкурсе Оксфордского российского фонда «Тьютор в университете: специфика, подготовка, практика». Эксперты фонда оценили конкурсные заявки участников – преподавателей ТГУ, и по итогам авторы шести из них были признаны победителями — Надежда Зильберман, Юлия Сметанова, Юлия Кириленко, Анастасия Агафонова, Лидия Жулёва, Илья Мясников, и один — Людмила Кудашкина — финалистом. С сентября 2019 по июнь 2020 года стипендиаты при поддержке фонда будут реализовывать представленные проекты.

Члены управляющего комитета задали руководителям проекта уточняющие вопросы: что делать со студентами, которые не попали в категорию высокопотенциальных? Нужно ли работать с ними, или всё же сконцентрировать все силы на «одарённых» студентах? По мнению Елены Сухановой, потенциал раскрывается при определённых условиях. Поэтому чтобы студенту применить его, необходимо попасть в актуальную для него среду. Тьюторы работают и с этой группой, проводят практические занятия — тьюториалы, помогают найти себя.

Эксперты порекомендовали участникам проекта проводить систематические встречи с деканами факультетов и директорами институтов, обсуждать с ними результаты анализа проблем студентов с высоким образовательным потенциалом. Было также предложено провести лонгитюдное исследование, которое позволит проанализировать пошаговые индивидуальные образовательные траектории «школьник — абитуриент — студент — выпускник».

Напоминаем, что каждый студент может прийти на индивидуальную консультацию со специалистом Тьюторской службы ТГУ и обсудить свою индивидуальную образовательную траекторию. Для этого необходимо записаться в системе moodle.tsu.ru и назначить встречу с одним из тьюторов.

Источник: Новости ТГУ

© 2016 Ассоциация некоммерческих организаций «Томский консорциум научно-образовательных и научных организаций» . Все права защищены.

Разработка: Mars Digital

Яндекс.Метрика